💻 Category

cs

2456 artículos

💻 computer science

 A Unified Deep Learning Cascade for Retinal Disease Detection  and Diabetic Retinopathy Severity Grading

Este artículo propone una cascada de aprendizaje profundo unificada de dos etapas que utiliza un modelo EfficientNetV2-S con pérdida asimétrica para detectar 28 enfermedades retinianas del conjunto de datos RFMiD y, posteriormente, emplea una compuerta consciente de la incertidumbre calibrada mediante Platt para dirigir los casos positivos de retinopatía diabética a una segunda etapa para la gradación de severidad ordinal en el conjunto de datos APTOS-2019, logrando un alto rendimiento al tiempo que aborda la degradación significativa en la precisión del reconocimiento causada por la coocurrencia de múltiples enfermedades.

Arzav Saikia, Biswajit Tamuli, Bitopan Das, Manjeet Sarmah, Nomi Baruah, Surajit Dutta2026-06-29
💻 computer science

Embodied brain-cerebellum federated learning for satellite-assisted low-altitude wireless networks

El artículo propone EBC-FL, un marco de aprendizaje federado de cerebro-cerebelo encarnado para redes inalámbricas de baja altitud asistidas por satélite que optimiza el compromiso entre la fiabilidad crítica para la seguridad, la conciencia semántica y el volumen de carga mediante la integración de memoria semántica basada en tierra, coordinación de satélites MEO y políticas locales ligeras.

Yi Jing, Chunxiao Jiang, Jiawei Wang, Jiachen Sun2026-06-29
💻 computer science

PhenoAgent: agentic LLM framework for phenotyping electronic health records via structured query decomposition and self-correction

PhenoAgent es un marco de trabajo de LLM agéntico y preservador de la privacidad que utiliza la descomposición de consultas estructuradas, la autocorrección y el consenso multimodelo para extraer con precisión fenotipos clínicos de registros electrónicos de salud en texto libre, superando significativamente a los modelos base tradicionales y equiparándose al rendimiento de los médicos en conjuntos de datos de hospitales japoneses.

Yuki Kashiwada, Rieko Sakurai, Yuta Yokokawa, Kenichiro Ando, Chinatsu Gocho, Chiaki Murata, Kosuke Tohda, Maki Tanioka (…)2026-06-28
💻 computer science

Artificial Intelligence in Surgical Qualitative Research: A Comparison of Human and AI-Assisted Thematic Analysis

Este estudio compara el análisis temático humano y el asistido por IA en la investigación cualitativa quirúrgica, encontrando que, si bien ambos métodos identifican temas generales similares, los libros de códigos generados por humanos producen una mayor fiabilidad intercodificadora debido a límites temáticos más claros, lo que sugiere que un enfoque híbrido que combine la eficiencia de la IA con el refinamiento humano puede ser óptimo.

Bonnie E Laingen, Wesley H Iobst, Jarrett Dobbins, Jacob W Johnson, Gabriel E Cambronero, Lucas P Neff, Maggie E Bosley2026-06-28
💻 computer science

A Modality-Missing Robust Representation Network for Multi-Sequence Brain MRI Using the Public IXI Dataset

Este artículo propone la Red de Representación Robusta ante la Ausencia de Modalidades (MMR-Net, por sus siglas en inglés), un marco de aprendizaje profundo entrenado con el conjunto de datos público IXI que utiliza codificadores específicos de cada modalidad, un espacio latente compartido y una estrategia de abandono de modalidad para mantener un rendimiento robusto en las tareas de regresión de edad cerebral y clasificación de sexo mediante resonancia magnética cerebral a pesar de la ausencia de secuencias de imagen.

Tian He, Ximei Xie2026-06-28
💻 computer science

A Multi-Model Artificial Intelligence Framework for Knowledge Extraction from Patient Drug Reviews

Este estudio desarrolla y evalúa un marco de PLN multimodelo e interpretable que detecta eficazmente las reacciones adversas a los medicamentos y evalúa la eficacia del tratamiento a partir de reseñas de pacientes a gran escala, demostrando que los enfoques tradicionales de aprendizaje automático superan a la clasificación zero-shot basada en transformers en este dominio.

Patrick O. Akinwumi, Meihua Qian, Oyinkansola A. Babatope, Taiwo A. Olorunsogbon2026-06-28
💻 computer science

Performance evaluation and benchmarking across 16 large language models on a comprehensive real-world emergency department triage data set

Este estudio evalúa 16 modelos de lenguaje de gran tamaño con datos reales de triaje en departamentos de urgencias, encontrando que, si bien el uso de prompts estructurados puede lograr una concordancia sustancial con el personal de enfermería para la clasificación de la gravedad, la mayoría de los modelos exhiben una precisión limitada, una deficiente asignación de sectores, un exceso de confianza sistemático y un comportamiento no determinista, lo que indica que aún no están listos para la implementación clínica sin validaciones y mejoras adicionales.

Leo Benning, Anja Hirsch, Matthias Gröschel, Tobias Röschl, Martin Spott, Felix Patricius Hans, Tim Urban, Hans-Jörg Bus (…)2026-06-28
💻 computer science

Development and Assessment of an Accessible AI-Powered Tool for Manuscript Evaluation Through Iterative Optimization in Plastic Surgery Research ​

Este estudio demuestra que una herramienta de IA accesible y optimizada iterativamente, que utiliza meta-prompting y directrices específicas del dominio, supera significativamente tanto a los modelos de IA base como a las revisiones por pares humanas al proporcionar comentarios estructurados y de alta calidad para manuscritos de cirugía plástica, ofreciendo así una solución escalable para apoyar a los investigadores en entornos con recursos limitados.

Raunak Goyal, Joey Liang, Mihir S Kulkarni, Philong Nguyen, Srinithya Gillipelli, Ashit Patel2026-06-28
💻 computer science

FusionAttNet Framework for Hierarchical Attention Driven Sentinel 1 and Sentinel 2 Fusion for Semi Arid Land Cover Classification in Far North Cameroon

Este estudio presenta FusionAttNet, un novedoso marco de aprendizaje profundo que integra datos ópticos de Sentinel-2 y SAR de Sentinel-1 a través de un mecanismo de atención jerárquica consciente de la modalidad para lograr una precisión del 96,75% en la clasificación de la cobertura terrestre semiárida en el Extremo Norte de Camerún, superando significativamente a los métodos de fusión tradicionales al abordar eficazmente la homogeneidad espectral, la cobertura de nubes y la variabilidad estacional.

Pountianus Berinyuy Wirba, Mvogo Ngono, Noumsi Woguia Auguste Vigny, Emile Tatinyuy Verdzekov, ELE Pierre2026-06-28
💻 computer science

Training Versus Hiring in Security Operations Centers: Agent-Based and Reinforcement Learning Simulations of Training Duration Effects on CyberTeam Performance

Este estudio utiliza el modelado basado en agentes y el aprendizaje por refuerzo para demostrar que la duración del entrenamiento en los Centros de Operaciones de Seguridad genera ganancias de rendimiento no lineales, con una inversión óptima que ocurre entre los 500 y los 1,000 episodios y equipos altamente capacitados que logran ventajas de eficiencia equivalentes a reclutar entre 20 y 25 personas adicionales.

Max N. Yaw, Ferdinand Kpieleh, Aos Mulahuwaish, Basheer Qolomany, Jacques Bou Abdo2026-06-27